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匹莫苯丹对肥厚性心肌病和近期充血性心力衰竭猫的影响：前瞻性、双盲、随机研究结果
缩写：4 级和 5 级、“假正常”和“限制性”左心室充盈；d、舒张末期测量；E、早期二尖瓣峰值速度；E:A、E 与晚期二尖瓣峰值速度（A）之比；E:E 0 、E 与E 0 之比；E 0 、舒张早期通过组织多普勒成像测得的二尖瓣外侧环峰值速度；HR、心率；IVRT、等容舒张时间；IVS、室间隔尺寸；LAD、与二尖瓣平面平行测量的最大左心房头尾尺寸；LVFW、左心室游离壁尺寸；LVID、左心室尺寸；LVOT、左心室流出道阻塞；RR、呼吸频率；s、收缩末期测量S 0 ，收缩期组织多普勒成像测量的二尖瓣侧环峰值速度；SF，左心室缩短分数。a 由连续波多普勒超声心动图测定，定义为 LVOT 收缩压梯度≥30 毫米汞柱。b 由于数据缺失或充盈波融合；显示绝对和相对频率以及平均值和标准偏差。治疗组间任何变量均无差异（所有 P > .05）。
口服苯肾上腺素作为感冒、咳嗽、过敏、支气管扩张和抗哮喘 (CCABA) OTC 专论中的鼻减充血剂
– 多中心、平行、随机、双盲、安慰剂对照试验，最好采用伪麻黄碱等活性对照，以评估鼻塞评分和症状缓解情况 – PE 剂量反应和给药间隔的特征 – 单一成分产品与多种成分产品的 PK 比较 – PE 对血压影响的安全性评估
标准化充血性心力衰竭教育以减少再入院率
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基于电动心动过那方法的充血性心力衰竭检测和ECG信号
充血性心力衰竭（CHF）是一种普遍，昂贵的治疗和危险疾病，其中心肌的抽水能力因受伤或压力而降低。它在人类中引起主要医学问题，并导致许多疾病，从而提高了死亡率。在一个人口增长的世界中，需要采用更精确，更简单的方法来检测这种疾病，这可以防止许多疾病并导致较低的死亡率。这里的主要目标是使用静电剂（ECM）方法来执行检测CHF的任务。通过这种方法快速准确地检测到，ECM将2D心电图（ECG）数据转换为3D色矩阵。该方法是使用Internet上贝丝以色列执事医疗中心（BIDMC）CHF数据库的ECG读数（physionet.org）测试的。然后将ECM结果与ECG数据的手动读数进行比较。ECM结果的准确性为96.89％，敏感性为97.53％，精度为99.1％，F1分数为97.76％，CHF的f1得分为97.76％和96.02％的特异性。这项研究表明，ECM方法是机器和从业者在保持准确性同时解释长期ECG读数的好方法。
分析院前充血性心力衰竭护理的现行实践和制定预防再入院的方案。
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充血性心力衰竭是与SARS- 感染失去Kabuki综合征有关的心脏缺陷的表现
电子邮件：flavia.asilva@uol.com.br摘要简介：Kabuki综合征（SK）是一种罕见的多系统疾病，通常以“ Niikawa Pen”为特征：独特的面部特征，骨骼异常，皮肤病异常，生长不足，生长缺乏症，精神衰弱程度。但是，其他SK特征可能包括先天性心脏缺陷，胃肠道畸形，palatal裂，嘴唇和/或嘴唇以及多系统功能缺陷，例如：增加对自身免疫性感染，癫痫发作和内分泌学条件的敏感性增加（包括女性孤立的早产telarca）。（Salwa等人，2020）。 SK中有两种遗传模式：一种主要的常染色体形式，这再次是由KMT2D基因座突变引起的，基于临床经验，这是高度普遍的。当探针的母亲具有致病性kdm6a时，X连接的遗产。（Boniel等，2021）。目的：本文旨在报告一例充血性心力衰竭的案例，以表现出与一个8岁男孩SARS-COV2感染代偿相关的与Kabuki综合征有关的心脏缺陷。方法：这是一份案例研究报告，该报告是在感染时患有基本心脏病的患者。 SARS-CoV-2。该研究遵循了针对国家卫生委员会人类研究的决议提倡的建议。案例相关：这是非语言水的第一个孩子。在生命的第五周内被接受
舒尼替尼诱发胃肠道间质瘤患者充血性心力衰竭
摘要 舒尼替尼常见的心血管毒性主要包括高血压、QT 间期延长、左心室功能障碍 (LVD) 以及不太常见的充血性心力衰竭 (CHF)。本文报告了一名 67 岁女性在使用舒尼替尼 24 个月后出现心力衰竭的病例。我们的病例强调了在服用舒尼替尼期间严格且定期进行心血管监测的重要性。它还表明，在维持心力衰竭治疗的情况下重新引入舒尼替尼是安全的。这种心脏毒性的确切机制尚不清楚。目前没有可用的保护性疗法。因此，需要在这些领域进行进一步研究。为患者开具和治疗舒尼替尼的医疗专家应注意这些情况的可能发生，并对接受舒尼替尼治疗的患者进行定期检查。关键词：心脏毒性、随访、心力衰竭、再次使用舒尼替尼、治疗 引用本文为：Ben Kridis W、Masmoudi S、Charfiddine S、Khanfir A。舒尼替尼诱发胃肠道间质瘤患者充血性心力衰竭。伊朗医学档案。2022；25(6):399-401。doi：10.34172/aim.2022.64
gliflozins用于治疗充血性心力衰竭和...
局限性作者描述了2型糖尿病患者（1）患者对链球菌（SGLT2抑制剂）治疗的显着心血管益处。适用以下限制。所有纳入的研究都将SGLT2抑制剂与安慰剂进行了比较。仅通过与既定疗法进行比较，只有有用的福利评估才有可能。此外，在心力衰竭患者中进行安慰剂比较在道德上是不符合的，因为SGLT2抑制剂是强大的利尿剂，并且这些患者自然会从这些药物中受益。所有纳入的SGLT2抑制剂研究的设计使外周不闪烁 - 也就是说，对中心实际分配的研究药物的了解，可能对两个研究组进行非等效治疗和评估。此细节很重要，因为端点“住院或医院的心力衰竭治疗”是对研究人员的主观评估，如果已知研究药物，可能会得出不同的结论。在此迹象中对随附的药物的预期更改可能会或可能不会阻止住院。有可信的报告表明，单个研究中心操纵其结果（2）。此外，自Topcat研究（3）及其后继出版物（4）以来，我们就知道了，该国家的研究结果可能会大大影响过度 -
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
充血性心力衰竭患者 BMI 较高，能量摄入较低，体力活动水平较低：国家健康和检查营养调查数据
充血性心力衰竭 (CHF) 是一种复杂的临床疾病，是所有心脏疾病的最终发展形式，也是全球性的公共卫生问题，影响着全世界约 2600 万人 (1)，对公共医疗保健系统产生了巨大的经济影响 (2)。研究表明，CHF 与心脏能量代谢的改变有关 (3)，而营养摄入可能影响疾病进展 (4)。据报道，CHF 患者能量和常量营养素摄入不足，导致营养不足或营养不良 (5-7)。肥胖[体质指数 (BMI) ≥ 30 kg/m 2 ] 在 CHF 患者中的患病率高达 40% (8)，被认为是 CHF 发展的主要独立危险因素 (9)，并且对 CHF 的预后有矛盾的影响 (10, 11)。研究表明，BMI 与 HF 死亡风险之间存在非线性的 U 型关联，最低 BMI 组（平均 BMI = 19.43 kg/m 2 ）的风险大于最高 BMI 组（平均 BMI = 30.16 kg/m 2 ）(12)。减重对 HF 患者的益处仍存在争议，因为尽管 CHF 患者存在营养缺乏，但仍有大量 CHF 患者患有肥胖，而且我们仍然缺乏对 CHF 患者 BMI 增加原因的研究。在本研究中，我们利用 2007 – 2016 年国家健康和检查营养调查 (NHANES) 的数据来确定 CHF 参与者中 BMI 增加或肥胖的差异。